η-Invariant and Flat Vector Bundles

Abstract We present an alternate definition of the mod Z component of the Atiyah-Patodi-Singer η invariant associated to (not necessary unitary) flat vector bundles, which identifies explicitly its real and imaginary parts. This is done by combining a deformation of flat connections introduced in a previous paper with the analytic continuation procedure appearing in the original article of Atiyah, Patodi and Singer. * Project supported by the Cheung-Kong Scholarship of the Ministry of Education of China and the 973 Project of the Ministry of Science and Technology of China. (Dedicated to the memory of Shiing-Shen Chern)     

物质纯重力场部分的能量-动量张量研究

认为物质的质量(能量)存在形式可分为两部分，一部分是以纯物质形式存在的，另一部分是以纯重力场形式存在的.物质质量(能量)这两种形式各自对应着相应的能量 动量张量，物质总的能量-动量张量可表示为Tμν=T(Ⅰ)μν+T(Ⅱ)μν,这里，T(Ⅰ)μν，T（Ⅱ）μν分别代表物质纯物质部分和纯重力场部分的能量-动量张量.通过类比电磁理论，定义：ωμ≡-c2gμ0/g00,并引入一个反对称张量Dμν=ωμ/xν-ων/xμ，则物质纯重力场部分的能量-动量张量为T(Ⅱ)μν=(DμρDρν-gμνDαβDαβ/4 关键词： 能量-动量张量 纯重力场 重力场方程 标量重力势 矢量重力势     

半连续格的性质

讨论了半连续格的一些基本性质。定义了一种新的元素——-素元,举例说明-素元与素元、伪素元是不同的,并给出了-素元与素元、伪素元相等的条件;同时,定义了半连续格上的拓扑和半连续格之间的映射,并证明了半连续格的收缩仍是半连续的。     

基于阿贝尔黑格斯变量的杨-米尔斯理论的红外阿贝尔化

通过SU(2)规范场的法捷耶夫-Niemi分解给出了有效阿贝尔-黑格斯型作用量的 一个计算方法. 具体指出了该分解中所用的自然规范固定以及阿贝尔投射与杨-米尔斯理论的红外动力学之间的内在关系. 推导出了色电场的一个伦敦型方程.     

膨胀的热夸克胶子物质的中等质量双轻子的增强

基于一个描述夸克胶子火柱演化的相对论流体力学模型,研究了夸克相、强子相互作用以及非热过程(DrellYan对、粲强子衰变)的中等质量双轻子的产生.发现由于相边对夸克胶子物质演化的影响和RHIC能量核碰撞产生的夸克胶子物质具有高的初始温度,夸克相对双轻子的贡献显著增强,比那些来自强子相互作用的贡献重要,甚至能与来自非热的贡献比较.表明中等质量双轻子的增强是一个在核碰撞中产生了夸克胶子物质的可能信号. 关键词： 夸克-胶子物质 双轻子增强 相对论流体力学模型     

Lorentz-Compton佯谬与一个双赢判决性散射实验设计

通过对“可见光区域是否存在Compton效应”的讨论而进一步深化到经典条件下“光的量子理论能否包含光的经典电磁理论”的实验验证,发现了Lorentz-Compton佯谬,并基于逆Compton散射设计了一个敏感而又可行的双赢判决性散射实验来解决此佯谬。     

ICP-AES测定葡萄糖酸钙中Pb、As、Cd等9个杂质元素

本文应用ICP-AES直接测定了葡萄糖酸钙中的Pb、As、Cd等9个杂质元素,对样品的消解方法、基体和酸介质的影响等进行了讨论.用基体匹配法消除钙基体的干扰,9个杂质元素测定的测定范围为:Pb 0.0008%-0.08%,Cu、Mg 0.0001%-0.01%,其余元素0.0003%-0.03%.加标回收率为95.8%-100.0%,相对标准偏差为0.16%-3.61%.     

平面上随机级数的性质

研究了平面上系数{Xn,n≥0}为(?)-混合序列在满足,(q>1)等条件下的随机级数的增长性及值分布,得到了比较好的结果．     

对经典隐马尔可夫模型学习算法的改进

改进经典隐马尔可夫模型(HMM)的状态转移和输出观测值的假设条件,并在经典隐马尔可夫模型的基础上导出新模型的学习算法.新算法避免了经典隐马尔可夫模型中状态转移概率和输出观测值概率计算时只考虑当前状态而不考虑历史的简单做法.